我目前正在学习tensorflow。我只是做了一些简单的代码，如CNN，RNN和LSTM等等。现在我要实现卷积lstm。我读过并尝试将其作为练习来实现。然而，据我所查，互联网上没有密码。
浏览 2提问于2016-08-31得票数 1
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要创建RNN单元，可以使用像GRUCell和LSTMCell这样的类来创建RNN层。
还有另外两个类，如CudnnGRU和CudnnLSTM，它们可以直接用于创建RNN层。在文档中，他们说后一个类有cuDNN实现。当我创建一个cuDNN模型时，为什么要使用或不使用这个RNN实现的类而不是经典的RNN实现呢？
浏览 7提问于2017-10-16得票数 0
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我用TensorFlow建立了一些神经网络，比如基本的MLP和卷积神经网络。现在我想转到递归神经网络。然而，我在自然语言处理方面没有经验。因此，对于我来说，RNN的TensorFlow NLP教程并不容易阅读(也不是很有趣)。如何在TensorFlow?中建立一个简单的递归神经网络，如Elman网络。
我只能找到TensorFlow的GRU或LSTM示例，主要用于NLP。有人知道一
浏览 2提问于2016-04-25得票数 9
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在随后的工作中，作者应用卷积递归神经网络(RNN)来预测二维图像序列表示的微结构的时空演化。特别是，他们应用某种3D-CNN和LSTM体系结构来预测晶体的生长：在上面的图片中，我们可以从一个测试用例中看到RNN预测(P)和地面真相(G)，其中RNN基于10个输入帧输出50帧。根据我(有限的)知识，唯一能够在输出中生成新图像的结构是生成对抗性网络，如GANs和卷积编解码神经网络(如VAE)，但显然作者通过将3D-Conv和RNN单
浏览 0提问于2022-01-18得票数 2
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从我与TensorFlow的小游戏中，我看到它已经实现了诸如RNN/LSTM单元、ConvNets等体系结构。是否有一种方法来定义一个人的“自定义”体系结构(例如，一个有几个卷积层的“增强的”LSTM网络)？
浏览 2提问于2016-04-21得票数 2
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流LSTM像素级分类
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特别是在Tensorflow。 x = tf.split(0, n_steps, x)
lstm_cell =` function
#
浏览 1提问于2016-06-07得票数 1
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我只想将奇数位置的RNN输出提供给下一个RNN层。如何在tensorflow中实现这一点？ 我基本上想要构建下图中的顶层，它将序列大小减半。底层只是一个简单的RNN。 ?
浏览 9提问于2019-12-03得票数 0
BatchNormalizationLayer被认为是神经网络中的一个层吗？例如，如果我们说Resnet50有50个层，这是否意味着其中一些层可能是批规范化层？在Keras中构建模型时，我认为它是额外的，类似于退出层或添加“激活层”。但BatchNormalization有可训练的参数所以..。我很困惑
浏览 1提问于2020-12-05得票数 2
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我想知道如何在Tensorflow中使用多层双向LSTM。我该如何在这个部分中添加一些代码？x = tf.unstack(tf.transpose(x, perm=[1, 0, 2]))
# Define lstm cells with tensorflow, _, _ = rnn.static_bidirectional_rnn<
浏览 11提问于2017-09-13得票数 8
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在Tensorflow中，所有的编码器-解码器功能()都使用RNN单元的单向实现。
我们如何在Tensorflow中实现双向编码器(或类似系统)，以便在编码器-解码器设置中同时学习前向和后向序列？
浏览 8提问于2016-07-30得票数 4
我想尝试实现一个具有一维卷积层的神经网络，该层提供给双向递归层(如下面的论文)。我遇到的所有教程或代码片段都没有实现任何与此类似的内容(例如图像识别)，也没有使用具有不同功能和用法的较旧版本的keras。我想做的是 的一种变体(2)使用一维卷积神经网络；✓(4)将输出发送到bidirectional RNN；x(5)输入分类；
我不知道如何在Bidirectional RNN上
浏览 3提问于2017-11-29得票数 1
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我使用tensorflow实现了一个简单的CNN。到目前为止，我习惯于在最后一个卷积层上放置一个大小为2的完全连接的层，以区分我的两个类。现在，我想将最后一个卷积层提供给RNN，然后执行分类。最后一个卷积层的输出称为"cnn_output“，是该形式的张量rnn的变量定义如下：
cell = tf.contrib
浏览 2提问于2017-11-13得票数 0
如何在TensorFlow2.0中使用LSTMStateTuple？ 我正在尝试实现如下代码： state = rnn.LSTMStateTuple(hidden_state, output)
浏览 34提问于2020-10-06得票数 1
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基于卷积神经网络的语言翻译
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使用RNN，特别是LSTM。例如，参见句子语言的神经网络翻译，具有简单的层次结构(如果可能的话)和关于Keras中的序列对序列学习的十分钟介绍。是否有(不太复杂)只使用CNN而没有RNN/LSTM?你会在Keras有一个例子吗？
浏览 0提问于2020-02-28得票数 1
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我正在寻找一个在Tensorflow中使用LSTM单元的RNN的低级实现。我已经实现了几个前馈网络，其中我使用了低级API。这对我理解人工神经网络的内部工作原理有很大帮助。我可以对RNN执行相同的操作吗?还是建议使用LSTM cell (tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell)的Tensorflow实现？我在Tensorflow中没有发现任何RNN的低级实现。我在
浏览 2提问于2019-01-20得票数 5
我想知道RNN、ANN、DNN和CNN之间的主要区别是什么？
如何利用TensorFlow库实现这些神经网络？
浏览 0提问于2019-09-05得票数 3
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我想实现我自己的卷积函数，就像tensorflow中的tf.nn.conv2d函数一样。我想知道我是否可以用tensorflow提供的现有接口来完成这个任务。有人建议我根据tensorflow网站上的“如何在tensorflow中添加一个新op”教程来实现这一点。我应该首先在C++中实现我的函数，然后将它添加到tensorflow中吗？
浏览 1提问于2017-04-30得票数 0
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TL;DR：Keras/tensorflow模型在将从GPU机器转换到CPU时产生不同的结果。
浏览 1提问于2017-02-24得票数 5
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torch.nn.Conv2d(7, 64, kernel_size=(7, 7), stride=(2, 2), padding=(3, 3))我们如何在tensorflow
浏览 3提问于2020-07-14得票数 1
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